L’IA générative ne supprime pas les métiers : elle en déplace le sens. La valeur se concentre désormais sur le contrôle, la responsabilité et l’interprétation, plutôt que la simple production.
Avant l’IA, les rôles étaient clairement définis :
Les juniors réalisaient la recherche, structuraient les premiers jets et alimentaient le fond du dossier.
Les managers validaient et affinaient, apportant cohérence stratégique et rigueur.
Aujourd’hui, l’IA peut générer un livrable en quelques instants. Le rôle humain évolue pour se positionner sur :
la formulation du prompt,
la qualification critique des résultats,
la prise de décision finale et responsable auprès du client.
L’IA générative a franchi un cap : elle n’est plus cantonnée aux laboratoires d’innovation ou aux “proof of concept”. Elle est déjà dans les mains des collaborateurs. D’après le McKinsey Global Survey (2025), près de 80 % des entreprises déclarent l’utiliser dans au moins une fonction métier, preuve que l’expérimentation est devenue la norme.
Pourtant, cette diffusion rapide masque une réalité contrastée. Seules 13 % des organisations ont véritablement franchi le pas de l’industrialisation, en intégrant plusieurs cas d’usage de façon coordonnée. La plupart en sont encore au stade de tests isolés, portés par des équipes pilotes ou des individus motivés. Plus frappant encore : à peine 1 % des entreprises se considèrent aujourd’hui comme “matures” dans l’usage de l’IA générative.
En d’autres termes, l’IA est déjà partout… mais rarement structurée. On observe une adoption massive, mais encore fragile, où chaque collaborateur apprend en marchant, sans cadre clair ni gouvernance partagée.
Les collaborateurs débutants sont libérés de certaines tâches répétitives, recherche documentaire, structuration, rédaction initiale mais risquent d’être privés d’une phase formative essentielle.
Avantage : exposition plus rapide à des missions à forte valeur ajoutée, montée en responsabilités accélérée.
Risque : perte de l’apprentissage progressif qui forge le sens critique, la patience analytique et la maîtrise des fondamentaux.
Exemple concret
Dans une équipe fiscale, les juniors passaient auparavant plusieurs heures à parcourir des textes réglementaires et doctrinaux pour identifier les passages pertinents. Désormais, l’IA propose en quelques minutes une synthèse des points clés.
Résultat : les juniors se concentrent davantage sur la validation et l’interprétation, mais développent moins la capacité à repérer seuls les subtilités d’un texte, ce qui pourrait à terme fragiliser leur expertise.
L’IA générative est un outil nouveau, introduit simultanément auprès de toutes les équipes. Il n’existe pas, à ce stade, de différence significative de maîtrise entre juniors et managers : chacun apprend, expérimente et progresse en même temps.
La distinction se situe ailleurs : dans le rôle et la responsabilité.
Exemple métier concret
Lors d’une mission de stratégie, une junior a utilisé l’IA pour générer plusieurs trames de recommandations. Le manager n’avait pas plus d’expertise technique sur l’outil, mais il devait :
assurer la cohérence avec la stratégie du client,
identifier les biais ou approximations,
décider de ce qui pouvait rester issu de l’IA et de ce qui devait être retravaillé par l’équipe.
Ainsi, l’IA ne crée pas de différence de compétence technique entre les collaborateurs, mais elle souligne la différence de responsabilité et de posture : les juniors explorent et produisent, les managers tranchent et assument.
Cette mutation impose de revoir les parcours de formation :
maintenir des exercices de recherche “manuelle” pour développer le sens critique,
former tous les collaborateurs au prompting responsable et à la lecture critique des résultats IA,
instaurer une culture commune de l’IA dans l’entreprise, via des retours d’expérience collectifs et des chartes de bonnes pratiques,
préparer les managers à jouer un rôle de garants pédagogiques, pour éviter que les juniors ne deviennent de simples validateurs passifs.
Le futur du conseil ne se joue pas dans l’opposition, mais dans la complémentarité :
L’IA comme accélérateur de production, générateur de matière première.
L’humain comme interprète, garant de la qualité et responsable final auprès du client.
C’est ce modèle hybride, encore en construction, qui redéfinit aujourd’hui les métiers et les trajectoires de carrière dans le conseil.
L’IA ne fait pas disparaître les métiers, elle les déplace. Juniors et managers partagent désormais des compétences techniques comparables, mais la responsabilité éthique et stratégique demeure humaine.
La véritable question n’est pas de savoir si cette mutation aura lieu, elle est déjà en marche mais comment les organisations choisiront de l’accompagner : par une formation adaptée, une gouvernance claire et/ou une culture partagée.
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